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哈工大自然语言处理研究所多位老师和学生参与开发的一个开源可商用的大规模预训练语言模型。 该模型基于 Bloom 结构的70 亿参数模型，支持中英双语，上下文窗口长度为 2048，同时还开源了基于RLHF训练的模型以及全人工标注的16.9K中文偏好数据集。
中国人民大学GSAI研究人员开发的基于聊天的大语言模型。它是在LLaMA的基础上微调开发的，具有高质量的英文和中文指令。 YuLan-Chat可以与用户聊天，很好地遵循英文或中文指令，并且可以在量化后部署在GPU（A800-80G或RTX3090）上。
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Fengshenbang-LM
Fengshenbang-LM(封神榜大模型)是IDEA研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系，该项目开源了姜子牙通用大模型V1，是基于LLaMa的130亿参数的大规模预训练模型，具备翻译，编程，文本分类，信息抽取，摘要，文案生成，常识问答和数学计算等能力。除姜子牙系列模型之外，该项目还开源了太乙、二郎神系列等模型。
虎博TigerBot
TigerBot是一个多语言多任务的大规模语言模型（LLM）。TigerBot致力于开源，目前已经开源的成果包括模型（TigerBot-7B,TigerBot-7B-base,TigerBot-180B）、基本训练和推理代码、数据、API、领域数据等。另外TigerBot还致力于不同类型的插件研发，目前已经推出的代表性的插件有“TigetBot Search”。随着不断的研发，TigerBot还会为人们带来更多的便利与科技体验。
Meta开源Llama2-Chinese
该项目专注于Llama2模型在中文方面的优化和上层建设，基于大规模中文数据，从预训练开始对Llama2模型进行中文能力的持续迭代升级。
百川智能大模型
由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。
雅意大模型
媒体宣传、舆情分析、公共安全、金融风控、城市治理等五大领域
复旦大学MOSS
支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型，MOSS基座语言模型在约七千亿中英文以及代码单词上预训练得到，后续经过对话指令微调、插件增强学习和人类偏好训练具备多轮对话能力及使用多种插件的能力。
清华大学ChatGLM
中文领域效果最好的开源底座模型之一，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持